沈　成，李顯旺，張　彬，田昆鵬，黃繼承，陳巧敏（農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所，南京210014）

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苧麻莖稈臺(tái)架切割試驗(yàn)與分析

沈成，李顯旺，張彬，田昆鵬，黃繼承，陳巧敏※
（農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所，南京210014）

摘要：為了給苧麻收割機(jī)的研制提供切割理論基礎(chǔ)，該文進(jìn)行了苧麻莖稈切割參數(shù)的試驗(yàn)研究。該文利用自行設(shè)計(jì)的試驗(yàn)臺(tái)架進(jìn)行苧麻莖稈的切割試驗(yàn)，研究往復(fù)式單動(dòng)刀及雙動(dòng)刀切割器不同刀片幾何參數(shù)（刀片長度、刀刃類型）、不同切割線速度和不同莖稈喂入速度對(duì)切割性能（切割功耗、切割質(zhì)量和綜合評(píng)分值）的影響。根據(jù)各個(gè)因素特點(diǎn)，論文采用多因素正交試驗(yàn)的方法確立兩水平因素（刀刃類型、刀片長度和動(dòng)刀組數(shù)）的最優(yōu)水平組合，然后固定兩水平因素的最優(yōu)水平組合，以切割線速度和莖稈喂入速度為試驗(yàn)因素進(jìn)行二次回歸正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)來獲得因素的最佳參數(shù)。根據(jù)多因素正交試驗(yàn)結(jié)果，采用往復(fù)式雙動(dòng)刀切割器，選用鋸齒刃長刀片（120 mm）為最優(yōu)水平組合。根據(jù)二次回歸正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果，當(dāng)切割線速度為0.878 9 m/s、莖稈喂入速度為0.862 4 m/s時(shí)，單位長度割幅切割功率最小，為281.408 4 W；當(dāng)切割線速度為1.161 4 m/s、莖稈喂入速度為0.711 7 m/s時(shí)，單位面積切割失敗株數(shù)最少，為5.691 1株；當(dāng)切割線速度為1.092 0 m/s、莖稈喂入速度為0.722 9 m/s時(shí)，評(píng)分值最高，為86.7180分。綜合試驗(yàn)結(jié)果，苧麻切割試驗(yàn)理論最佳水平組合為：切割線速度1.092 0 m/s、莖稈喂入速度0.722 9 m/s，采用往復(fù)式雙動(dòng)刀切割器，選用鋸齒刃長刀片（120 mm），此時(shí)單位長度割幅切割功率為318.814 5 W，單位面積切割失敗株數(shù)為6.006 4株。研究結(jié)果為后續(xù)苧麻收割機(jī)切割部件的研制以及切割行走速比的選擇提供了基礎(chǔ)理論數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞：切割；機(jī)械化；優(yōu)化；苧麻；莖稈；試驗(yàn)臺(tái)；試驗(yàn)；分析

沈成，李顯旺，張彬，田昆鵬，黃繼承，陳巧敏.苧麻莖稈臺(tái)架切割試驗(yàn)與分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016，32（01）：68-76.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.009 http://www.tcsae.org

Shen Cheng, Li Xianwang, Zhang Bin, Tian Kunpeng, Huang Jicheng, Chen Qiaomin.Bench experiment and analysis on ramie stalk cutting[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering（Transactions of the CSAE）, 2016, 32（01）: 68－76.（in Chinese with English abstract）doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.009 http://www.tcsae.org

0　引言

苧麻是中國傳統(tǒng)的特色經(jīng)濟(jì)作物[1]，在纖維紡織、食用菌基質(zhì)、飼用、水土保持和環(huán)境治理方面具有很高的利用價(jià)值[2-7]?，F(xiàn)階段中國苧麻機(jī)械化收獲技術(shù)比較落后，苧麻收獲主要采用傳統(tǒng)人工作業(yè)的方式[8]。苧麻機(jī)械化收割技術(shù)的研究在國內(nèi)尚屬于前瞻性研究[9]，所以在該領(lǐng)域研究的前期，需要對(duì)苧麻收割進(jìn)行基礎(chǔ)性研究,如苧麻切割器等方面的研究。

在研究作物莖稈切割性能時(shí)，直接使用樣機(jī)進(jìn)行田間切割性能試驗(yàn)存在試驗(yàn)重復(fù)性不高、田間影響情況復(fù)雜、傳感器工作環(huán)境惡劣、采集精度不高、試驗(yàn)受季節(jié)和田間影響較大等問題。因此，部分學(xué)者研制了室內(nèi)切割試驗(yàn)臺(tái)，并對(duì)水稻、甘蔗、玉米等莖稈作物進(jìn)行了切割試驗(yàn)[10-16]。

對(duì)于莖稈而言，其切割過程受多方面因素影響，比如其本身的物理性以及割刀的性質(zhì)，如割刀的材料，刀片刃口的幾何形式[17]，另外，部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，切割時(shí)的速度與能耗也存在著極大的關(guān)系，與切割質(zhì)量也存在關(guān)系。所以若能通過試驗(yàn)獲得切割器最佳參數(shù)[17-18]，則為后續(xù)樣機(jī)研制提供基礎(chǔ)。

基于此，論文對(duì)苧麻莖稈進(jìn)行室內(nèi)臺(tái)架切割試驗(yàn)，試驗(yàn)的目的是為樣機(jī)切割器設(shè)計(jì)提供理論最優(yōu)參數(shù)。

1　試驗(yàn)方法

1.1試驗(yàn)因素的選定

室內(nèi)試驗(yàn)臺(tái)切割試驗(yàn)研究往復(fù)式單動(dòng)刀及雙動(dòng)刀切割器不同刀片幾何參數(shù)下，不同切割線速度和苧麻莖稈喂入速度對(duì)切割性能的影響。由于苧麻機(jī)械化收割領(lǐng)域處于前瞻性研究，目前沒有批量生產(chǎn)的收割機(jī)產(chǎn)品，切割部分的研究也尚處于起步階段，所以在切割器刀片幾何參數(shù)方面的研究主要以選用通用刀片為主的驗(yàn)證性研究。論文選用目前主要用于稻麥?zhǔn)崭顧C(jī)和玉米收割機(jī)的刀片進(jìn)行驗(yàn)證性研究，選用的四組刀片如圖1所示。選用的四組刀片由兩種刀片長度（81 mm，廣泛用于稻麥?zhǔn)崭顧C(jī)；120 mm，廣泛用于玉米收割機(jī)）和兩種刀刃類型（光刃；鋸齒刃）相互組合而得，各組刀片的寬度相等，均為76 mm，等于試驗(yàn)臺(tái)架刀桿臂驅(qū)動(dòng)的距離。所以，選定的四組刀片幾何參數(shù)分為兩個(gè)因素：刀片長度和刀刃類型。

圖1　用于試驗(yàn)的四組刀片F(xiàn)ig.1 Four kinds of blades used in test

綜上所述，試驗(yàn)設(shè)計(jì)5個(gè)因素為：切割線速度、莖稈喂入速度、刀刃類型、刀片長度、動(dòng)刀組數(shù)。因?yàn)楦鹘M刀片寬度相等，所以不同的刀片長度也代表了不同的滑切角，刀片長度長的滑切角小，反之亦然。

1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立

臺(tái)架試驗(yàn)是收割機(jī)樣機(jī)設(shè)計(jì)和研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究部分，其試驗(yàn)?zāi)康氖菫闃訖C(jī)設(shè)計(jì)提供理論最優(yōu)參數(shù)，所以其評(píng)價(jià)指標(biāo)與收割機(jī)樣機(jī)的切割性能指標(biāo)相互聯(lián)系。根據(jù)臺(tái)架試驗(yàn)的條件和樣機(jī)性能指標(biāo)的要求，切割部分主要對(duì)能耗和切割質(zhì)量方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，所以確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)為切割功率和切割失敗的株數(shù)，兩個(gè)指標(biāo)均越小越優(yōu)。在苧麻實(shí)際的種植中，切割時(shí)破茬會(huì)對(duì)下一茬苧麻的生長造成影響，同時(shí)破茬的苧麻莖稈在后續(xù)剝麻等生產(chǎn)中對(duì)剝麻質(zhì)量也產(chǎn)生影響，所以破茬是切割中的不理想狀態(tài)。另外切割時(shí)未割斷（漏割）則直接影響收獲率，也是切割中不理想狀態(tài)。在苧麻實(shí)際生產(chǎn)中，評(píng)價(jià)切割方面造成的影響也就是破茬和漏割兩個(gè)指標(biāo)的影響，所以，可以采用破茬和漏割茬的總數(shù)作為切割失敗株數(shù)從而反映切割質(zhì)量的因素。另外，由于采用多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，指標(biāo)間往往會(huì)互相矛盾，所以需要綜合多指標(biāo)建立評(píng)價(jià)模型，通過評(píng)分值綜合反映多指標(biāo)值。

評(píng)分模型建立方法采用“加權(quán)平均分”，為了評(píng)分值更為直觀，使評(píng)分值最高越優(yōu)，則構(gòu)建無量綱評(píng)分值模型如下：

式中zi為試驗(yàn)第i組水平組合的試驗(yàn)評(píng)分值；xi為試驗(yàn)第i組水平組合切割功率試驗(yàn)值；yi為試驗(yàn)第i組水平組合切割失敗株數(shù)的試驗(yàn)值；min（x）為試驗(yàn)所有水平組合切割功率試驗(yàn)值最小值；max（x）為試驗(yàn)所有水平組合切割功率試驗(yàn)值最大值；min（y）為試驗(yàn)所有水平組合切割失敗株數(shù)試驗(yàn)值最小值；max（y）為試驗(yàn)所有水平組合切割失敗株數(shù)試驗(yàn)值最大值；wx為切割功率因素的權(quán)重；wy為切割失敗株數(shù)因素的權(quán)重。

由于苧麻收割機(jī)的研究領(lǐng)域處于前瞻研究階段，其切割參數(shù)方面的研究也是處于起步階段，所以在目前的樣機(jī)研究階段，保證樣機(jī)切割成功率的重要性要高于其節(jié)能優(yōu)化的重要性。所以本文確立切割功率因素的權(quán)重wx為40，切割失敗株數(shù)因素的權(quán)重wy為60。

綜上所述，本試驗(yàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)為切割功率、切割失敗株數(shù)以及綜合的評(píng)分值。

1.3試驗(yàn)設(shè)計(jì)

5個(gè)因素中，刀刃類型、刀片長度和動(dòng)刀組數(shù)為選型而得，固定各為兩個(gè)水平，切割線速度和莖稈喂入速度為連續(xù)值，可在范圍內(nèi)選擇最優(yōu)。所以根據(jù)各個(gè)因素特點(diǎn)，試驗(yàn)采用多因素正交試驗(yàn)的方法確立兩水平因素的最優(yōu)參數(shù)，然后以切割線速度和莖稈喂入速度為因素進(jìn)行二次回歸正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)來獲得因素的最佳參數(shù)。

2　試驗(yàn)設(shè)備、材料與試驗(yàn)步驟

2.1試驗(yàn)設(shè)備、材料

2.1.1試驗(yàn)臺(tái)架

采用自行設(shè)計(jì)試制的苧麻莖稈切割試驗(yàn)臺(tái)[19]。試驗(yàn)臺(tái)架如圖2所示，由切割架、莖稈喂入架和測控部件組成。其具體技術(shù)參數(shù)如表1。切割架可更換不同參數(shù)切割器，提供0～2 m/s的切割線速度；莖稈喂入架可以提供0～2 m/s莖稈喂入速度；測控部件可以實(shí)現(xiàn)切割線速度、莖稈喂入速度的調(diào)節(jié)控制，以及切割驅(qū)動(dòng)力、扭矩和功耗的記錄和處理。

圖2　苧麻切割試驗(yàn)臺(tái)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure schematic of ramie stalk cutting test bench

表1　麻稈切割試驗(yàn)臺(tái)的技術(shù)參數(shù)Table 1 Parameters of ramie stalk cutting test bench

試驗(yàn)臺(tái)的關(guān)鍵機(jī)構(gòu)-切割傳動(dòng)機(jī)構(gòu)（圖3a）采用空間曲柄-連桿-雙滑槽-雙搖桿滑塊機(jī)構(gòu)，其機(jī)構(gòu)簡圖如圖3b所示。在傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的作用下，切割器的上割刀和下割刀均為往復(fù)式運(yùn)動(dòng)，兩者運(yùn)動(dòng)速度相等，運(yùn)動(dòng)方向相反。上、下兩組割刀形成的切割形式為雙動(dòng)刀切割。若拆卸下?lián)u桿，并固定下割刀，則該機(jī)構(gòu)仍可驅(qū)動(dòng)上搖桿，并驅(qū)動(dòng)上割刀往復(fù)運(yùn)動(dòng)，這時(shí)切割機(jī)構(gòu)的切割形式則為單動(dòng)刀切割，此時(shí)下割刀則為定刀，上割刀為動(dòng)刀。

圖3　切割傳動(dòng)裝置及機(jī)構(gòu)簡圖Fig.3 Cutting transmission mechanism and kinematic diagram

2.1.2試驗(yàn)材料

選用國家麻類產(chǎn)業(yè)體系咸寧苧麻綜合試驗(yàn)站種植的“中苧一號(hào)”品種的三麻，采集時(shí)間：2013年11月2日。臺(tái)架試驗(yàn)時(shí)間：2013年12月7日至12日，試驗(yàn)地點(diǎn)為農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所。

為了保證試驗(yàn)除了試驗(yàn)因素外的其他因素趨于穩(wěn)定，所取苧麻按直徑分為3等：細(xì)（Φ＜9 mm）、中（9 mm≤Φ≤13 mm）、粗（Φ＞13 mm），各等苧麻材料平均分配到各個(gè)試驗(yàn)組。由于試驗(yàn)前曾對(duì)田間苧麻分布進(jìn)行調(diào)研，收割期的苧麻壟每平方米平均生長苧麻莖稈根數(shù)為33.78根，所以臺(tái)架試驗(yàn)時(shí)每一組試驗(yàn)在輸送架選取1 m2區(qū)域內(nèi)固定35根苧麻莖稈進(jìn)行試驗(yàn)。

2.2試驗(yàn)步驟

依照正交實(shí)驗(yàn)表和二次回歸正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)依次實(shí)施試驗(yàn)。試驗(yàn)前，檢測各部件連接、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和通訊系統(tǒng)是否正常；將麻稈材料安插在試驗(yàn)臺(tái)架莖稈喂入架的莖稈夾持孔內(nèi)，并用橡膠塞緊固定，試驗(yàn)每組試驗(yàn)選用麻稈材料35根，麻稈在莖稈喂入架上1 m×1 m的范圍內(nèi)排列，排列情況如圖4a所示；啟動(dòng)切割架電源，調(diào)節(jié)切割器切割線速度穩(wěn)定于所需的速度；打開數(shù)據(jù)采集通道，計(jì)算機(jī)準(zhǔn)備采集記錄數(shù)據(jù)；調(diào)節(jié)莖稈喂入架喂入輸送速度，苧麻莖稈以試驗(yàn)所需速度喂入切割架完成切割過程；數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集記錄切割過程扭矩等信息并儲(chǔ)存；停止切割架電源，點(diǎn)動(dòng)輸送架，苧麻割茬（如圖4b）回到輸送架上層，并進(jìn)行切割失敗苧麻株數(shù)的統(tǒng)計(jì)和記錄；每組試驗(yàn)結(jié)束后清理臺(tái)架上和附近地面的苧麻割茬，每個(gè)水平組合重復(fù)試驗(yàn)三組，信息完成儲(chǔ)存后更換切割參數(shù)，依照試驗(yàn)設(shè)計(jì)的次序繼續(xù)按上述操作過程進(jìn)行試驗(yàn)。

在切割過程中，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集并記錄扭矩傳感器的扭矩信號(hào)（圖5），通過后續(xù)對(duì)扭矩?cái)?shù)據(jù)的處理（式2），獲切割試驗(yàn)切割功率，并記錄。由于每組試驗(yàn)的割幅為1 m，所以每次記錄的切割功率為單位長度割幅的切割功率。

式中P為切割功率，W；ω為切割傳動(dòng)機(jī)構(gòu)曲柄轉(zhuǎn)動(dòng)角速度，rad/s；M（t）為扭矩傳感器扭矩隨時(shí)間變化曲線函數(shù)；t為時(shí)間變量，s；T為切割總時(shí)間，s。

圖4　臺(tái)架切割前后的苧麻莖稈及割茬Fig.4 Ramie stalk and stubble on bench

圖5　扭矩傳感器實(shí)時(shí)記錄軟件Fig.5 Real-time recording software of torque sensor

3　多因素正交試驗(yàn)

3.1因素水平和正交表的確定

選取切割線速度（A）、莖稈喂入速度（B）、刀刃類型（C）、刀片長度（D）、動(dòng)刀組數(shù)（E）為試驗(yàn)因素，其因素水平表如表2所示。苧麻切割試驗(yàn)為前瞻性試驗(yàn)，切割刀片選用目前主要用于稻麥?zhǔn)崭顧C(jī)和玉米收割機(jī)的刀片進(jìn)行驗(yàn)證性研究，選用的刀片的刀刃類型和刀片長度各為兩水平，刀刃類型分別為鋸齒刃、光刃，刀片長度分別為120、81 mm。由于往復(fù)式切割器為往復(fù)式單動(dòng)刀切割器和往復(fù)式雙動(dòng)刀切割器兩種，所以試驗(yàn)因素動(dòng)刀組數(shù)也為兩水平，分別為單動(dòng)刀和雙動(dòng)刀。綜上，選定的3個(gè)試驗(yàn)因素為兩水平，在切割線速度和莖稈喂入速度方面，為了安排正交表的方便，加之2組速度的具體值將在二次回歸選擇設(shè)計(jì)試驗(yàn)中準(zhǔn)確獲得，所以在正交試驗(yàn)中2組速度因素粗略均選出快、慢2個(gè)水平，每個(gè)水平的速度值借鑒本課題前期初步研究數(shù)據(jù)獲得[19]。在切割過程中，切割線速度和莖稈喂入速度之間的速度關(guān)系往往對(duì)切割有一定的影響，所以試驗(yàn)考慮切割線速度（A）與莖稈喂入速度（B）的交互作用。選定5個(gè)因子均為兩水平，則選用兩水平正交表，5因子與交互作用的自由度之和為：

故所選用正交表的行數(shù)應(yīng)滿足：n≥6+1=7，所以選擇L8（27）。

表2　正交試驗(yàn)因素水平表Table 2　 Factors and levels of orthogonal tests

3.2試驗(yàn)結(jié)果與分析

3.2.1切割功率試驗(yàn)結(jié)果與分析

正交試驗(yàn)各組試驗(yàn)切割功率試驗(yàn)結(jié)果與考慮有重復(fù)試驗(yàn)情況的方差計(jì)算如表3所示；切割功率的方差分析如表4所示。通過對(duì)切割功率試驗(yàn)結(jié)果的方差分析，因子A 和E在顯著性水平0.01上是顯著的，因子D在顯著性水平0.10上是顯著的，而因子B、C及交互作用A×B不顯著。綜合試驗(yàn)結(jié)果可以看出，切割線速度和動(dòng)刀組數(shù)是影響切割功率的主要因素，其次是刀片長度對(duì)切割功率也有一定影響，最后莖稈喂入速度、刀刃類型和切割線速度莖稈喂入速度交互作用對(duì)切割功率的影響不顯著。切割功率最小最優(yōu)的組合為：A2E1D2，即切割線速度慢、采用雙動(dòng)刀切割以及使用短刀片。

表3　割功率和切割失敗株數(shù)的方差計(jì)算表Table 3 Table of variances calculation for cutting power and number of failed stubbles

表4　切割功率和切割失敗株數(shù)的方差分析表Table 4 Table of ANOVA for cutting power and number of failed stubbles

試驗(yàn)結(jié)果表明，切割器本身的驅(qū)動(dòng)功率很大程度上決定了切割器苧麻切割時(shí)的功率，當(dāng)切割線速度快時(shí)，其切割功率大；使用雙動(dòng)刀組時(shí)，雖然驅(qū)動(dòng)的動(dòng)刀組與單動(dòng)刀組相比多一組，驅(qū)動(dòng)的動(dòng)刀質(zhì)量是單動(dòng)刀組的兩倍，但是同樣切割線速度下雙動(dòng)刀組單個(gè)刀片的線速度只有單動(dòng)刀組的一半，由于切割器動(dòng)能與質(zhì)量成正比，與速度的二次方成正比，所以，單動(dòng)刀組的驅(qū)動(dòng)功率更大；使用刀片時(shí)，短刀片比長刀片質(zhì)量更小，切割時(shí)的功率也更小。

3.2.2切割質(zhì)量試驗(yàn)結(jié)果與分析

切割質(zhì)量以切割失?。ㄎ锤顢唷⑺浩ぃ┲陻?shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo)，正交試驗(yàn)各組試驗(yàn)切割失敗株數(shù)試驗(yàn)結(jié)果與考慮有重復(fù)試驗(yàn)情況的方差計(jì)算如表3所示；切割失敗株數(shù)的方差分析如表4所示。

通過對(duì)切割失敗株數(shù)試驗(yàn)結(jié)果的方差分析，因子A、B、C和D在顯著性水平0.01上是顯著的，而因子E及交互作用A×B不顯著。綜合試驗(yàn)結(jié)果可以看出，切割線速度、莖稈喂入速度、刀刃類型和刀片長度是影響切割功率的主要因素，動(dòng)刀組數(shù)和切割線速度莖稈喂入速度交互作用對(duì)切割功率的影響不顯著。切割質(zhì)量優(yōu)的組合為：C2D1A1B2，即切割線速度快、莖稈喂入速度慢、采用鋸齒形長刀片。

試驗(yàn)結(jié)果表明，切割、喂入速度和刀片的幾何形狀對(duì)苧麻切割成功率有著較大的影響。

3.2.3評(píng)分值試驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)建立的評(píng)分值模型（式1）進(jìn)行計(jì)算，正交試驗(yàn)各組試驗(yàn)評(píng)分值試驗(yàn)結(jié)果與方差計(jì)算如表5所示；評(píng)分值的方差分析如表6所示，由于方差分析時(shí)空列誤差的自由度只有1，A×B交互項(xiàng)方差極小，所以對(duì)方差分析進(jìn)行修正，不考慮交互作用，將A×B項(xiàng)歸為空列誤差，獲得修正誤差的方差。

通過對(duì)評(píng)分值試驗(yàn)結(jié)果的方差分析，因子C在顯著性水平0.01上是顯著的，因子A、B、D、E在顯著性水平0.05上是顯著的。綜合試驗(yàn)結(jié)果可以看出，刀刃類型是影響切割功率的主要因素，切割線速度、莖稈喂入速度、刀片長度、動(dòng)刀組數(shù)是次要因素。評(píng)分值最高最優(yōu)的組合為：C2D1E1A2B2，即采用鋸齒刃長刀片、采用雙動(dòng)刀切割器、較低的切割線速度和較低的莖稈喂入速度。

表5　評(píng)分值的方差計(jì)算表Table 5 Table of variances calculation for score

表6　評(píng)分值的方差分析表Table 6 Table of ANOVA for scoret

4　二次回歸正交旋轉(zhuǎn)試驗(yàn)

4.1試驗(yàn)因素水平及編碼表的確定

在試驗(yàn)臺(tái)試驗(yàn)中的5個(gè)因素中，刀刃類型（C）、刀片長度（D）和動(dòng)刀組數(shù)（E）是通過選型得到，水平數(shù)固定為兩水平，只有切割線速度（A）和莖稈喂入速度（B）是連續(xù)變量，可通過變頻器調(diào)節(jié)獲得，所以二次回歸正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)選擇兩個(gè)因素進(jìn)行試驗(yàn)：切割線速度（A）和莖稈喂入速度（B）。其他不參與二次回歸正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)的因素需要固定，固定為正交試驗(yàn)中評(píng)分值最優(yōu)的水平組合。

根據(jù)二次回歸正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)的方法[20]，試驗(yàn)次數(shù)n滿足如下公式：

式中p為試驗(yàn)因素個(gè)數(shù)，本試驗(yàn)為2；2p為分布在規(guī)范變量空間中直徑為ρ=γ球面上的試驗(yàn)點(diǎn)個(gè)數(shù)，γ為星號(hào)臂；mc為分布在規(guī)范變量空間中直徑為ρ=p0.5球面上的試驗(yàn)點(diǎn)個(gè)數(shù)；m0為分布在因子區(qū)域中心的試驗(yàn)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

在p=2時(shí)，查詢二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)參數(shù)表，可得設(shè)計(jì)參數(shù)為：γ=1.414，m0=5，共需進(jìn)行16次試驗(yàn)。在直接進(jìn)行二次回歸設(shè)計(jì)時(shí)，編碼可以如下進(jìn)行：

設(shè)因素的取值范圍為：

現(xiàn)令x1j，x2j的編碼值分別為－γ，γ，則零水平為：

變化半徑為：

那么編碼值-1與1分別對(duì)應(yīng)于：x0j-Δj與x0j＋Δj。

綜上所述，本試驗(yàn)因素編碼表如下（表7）。

表7　因素編碼表Table 7 Factor encoding table

4.2試驗(yàn)結(jié)果與分析

4.2.1試驗(yàn)結(jié)果

試驗(yàn)各個(gè)水平組合重復(fù)3組試驗(yàn)，為了記錄和計(jì)算方便，盡量減少小數(shù)的記錄，切割功率和切割失敗株數(shù)用3組總和進(jìn)行分析，重復(fù)的3組試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)總和如表8所示，此時(shí)切割功率等同于3 m割幅切割功率，切割失敗株數(shù)為3 m2切割失敗株數(shù)，另外綜合評(píng)分值的計(jì)算方法與正交試驗(yàn)綜合評(píng)分值的計(jì)算方法相同（如式1）。

表8　試驗(yàn)結(jié)果Table 8　 Results of test

4.2.2回歸模型

根據(jù)表8的試驗(yàn)結(jié)果，利用DPS軟件[21]對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式逐步回歸分析，得到切割功率、切割失敗株數(shù)和綜合評(píng)分值的回歸模型：

式中y1為切割功率，W；y2為切割失敗株數(shù)；y3為評(píng)分值；x1為切割速度，m/s；x2為莖稈喂入速度，m/s。

4.2.3模型檢驗(yàn)

1）擬合性

利用DPS軟件計(jì)算可得，式8切割功率回歸方程的相關(guān)系數(shù)R=0.961470，決定系數(shù)R2=0.9244，剩余標(biāo)準(zhǔn)差SSE=62.210 8，調(diào)整相關(guān)系數(shù)Ra=0.941 614；式9切割失敗株數(shù)回歸方程的相關(guān)系數(shù)R=0.979 392，決定系數(shù)R2=0.9592，剩余標(biāo)準(zhǔn)差SSE=2.564 6，調(diào)整相關(guān)系數(shù)Ra=0.968 924；式10評(píng)分值回歸方程的相關(guān)系數(shù)R=0.981 602，決定系數(shù)R2=0.963 5，剩余標(biāo)準(zhǔn)差SSE=5.488 4，調(diào)整相關(guān)系數(shù)Ra=0.972 272?；貧w模型整體數(shù)據(jù)反映回歸方程擬合度高。

2）F檢驗(yàn)

F檢驗(yàn)可以反映回歸方程的顯著性，表9為回歸模型的方差分析表。

由表9可知，切割功率回歸模型F檢驗(yàn)值為24.463 6，顯著水平P值為2.623 4×10-5，分別遠(yuǎn)大于失擬性檢驗(yàn)F 值1.307 2和遠(yuǎn)小于失擬性檢驗(yàn)P值0.345 5。因此，該模型可以應(yīng)用。

表9　回歸模型的方差分析表Table 9 ANOVA of regression model

切割失敗株數(shù)回歸模型F檢驗(yàn)值為47.030 4，顯著水平P值為1.257 8×10-6，分別遠(yuǎn)大于失擬性檢驗(yàn)F值1.503 4和遠(yuǎn)小于失擬性檢驗(yàn)P值0.295 0。因此，該模型可以應(yīng)用。

評(píng)分值回歸模型F檢驗(yàn)值為52.858 5，顯著水平P值為7.213 6×10-7，分別遠(yuǎn)大于失擬性檢驗(yàn)F值0.650 8和遠(yuǎn)小于失擬性檢驗(yàn)P值0.607 2。因此，該模型可以應(yīng)用。

3）Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量

Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量（D.W.統(tǒng)計(jì)量）是殘差分布是否符合正態(tài)分布的量值，殘差的正態(tài)分布特征是考察回歸模型能否采用的參考值之一。當(dāng)D.W.統(tǒng)計(jì)量等于2時(shí)表明殘差分布符合正態(tài)分布，故D.W.統(tǒng)計(jì)量越接近2則說明所建立的回歸模型越符合實(shí)際情況。由DPS軟件計(jì)算，切割功率回歸模型的D.W.統(tǒng)計(jì)量為2.2305，切割失敗株數(shù)回歸模型的D.W.統(tǒng)計(jì)量為2.024 0，評(píng)分值回歸模型的D.W.統(tǒng)計(jì)量為1.818 8。數(shù)值符合要求，建立的模型接近實(shí)際情況。

4.2.3模型極優(yōu)值

繪制回歸模型曲面如圖6所示。

圖6　切割功率、切割失敗株數(shù)和評(píng)分值的回歸模型曲面圖Fig.6 Surface of regression mode of cutting power, number of failed stubbles and score

求得切割功率回歸模型曲面極優(yōu)值點(diǎn)為（0.878 9，0.862 4，844.225 2）；切割失敗株數(shù)回歸模型曲面極優(yōu)值點(diǎn)為（1.161 4，0.711 7，17.073 3）；評(píng)分值回歸模型曲面極優(yōu)值點(diǎn)為（1.092 0，0.722 9，86.718 0）。

綜上所述，對(duì)于切割功率，當(dāng)切割線速度為0.8789m/s、莖稈喂入速度為0.862 4 m/s時(shí)，切割功率最小，為844.225 2 W（3 m割幅切割功率，即單位長度割幅切割功率為281.408 4 W）；對(duì)于切割質(zhì)量，評(píng)價(jià)指標(biāo)為切割失?。ㄎ锤顢?、撕皮）株數(shù)，當(dāng)切割線速度為1.161 4 m/s、莖稈喂入速度為0.7117m/s時(shí)，切割失敗株數(shù)最少，為17.073 3株（3m2切割失敗株數(shù)，即單位面積切割失敗株數(shù)為5.6911株）；對(duì)于綜合評(píng)分值，當(dāng)切割線速度為1.092 0 m/s、莖稈喂入速度為0.722 9 m/s時(shí)，評(píng)分值最高，為86.718 0分，此時(shí)切割功率為956.4435W（即單位長度切割功率為318.8145W），切割失敗株數(shù)為18.019 3株（即單位面積切割失敗株數(shù)為6.006 4株）。

4.2.4分析

對(duì)于切割功率因素，主要由切割器本身的驅(qū)動(dòng)功率和莖稈物料切割的材料破壞功率組成。當(dāng)切割線速度快時(shí)，其切割功率大，理論上切割器驅(qū)動(dòng)功率與速度的二次方成正比，并隨著切割速度的上升而急劇上升，試驗(yàn)結(jié)果也反映了這一現(xiàn)象；另外，對(duì)于莖稈喂入速度而言，莖稈喂入速度快則切割的苧麻莖稈株數(shù)多，物料破壞消耗的功更大，理論上莖稈物料破壞功率與莖稈喂入速度成正比，而試驗(yàn)結(jié)果的模型曲面反映莖稈喂入速度因素對(duì)切割功率的影響不大。所以通過分析得到切割功率很大程度上是由切割器本身的驅(qū)動(dòng)功率產(chǎn)生，而苧麻莖稈物料破壞所產(chǎn)生的功率相對(duì)影響較小。

對(duì)于切割失敗株數(shù)，當(dāng)切割線速度小、莖稈喂入速度大時(shí)，部分苧麻莖稈未來得及切割即被輸送，此時(shí)容易產(chǎn)生漏割；相反，當(dāng)切割速度大，莖稈喂入速度小時(shí)，會(huì)產(chǎn)生重復(fù)切割的現(xiàn)象，此時(shí)割茬容易撕皮或破茬。試驗(yàn)結(jié)果也反映了這一現(xiàn)象，所以可以通過試驗(yàn)來選擇切割失敗株數(shù)最小的理論最佳速度組合。

對(duì)于評(píng)分值，試驗(yàn)結(jié)果評(píng)分值最佳速度組合與切割失敗株數(shù)最佳速度組合更為接近，切割質(zhì)量相比切割功率對(duì)綜合評(píng)分值的影響更大，這和評(píng)價(jià)模型建立選取的切割質(zhì)量的權(quán)重更高有關(guān)。

4　結(jié)論

論文利用自行設(shè)計(jì)的試驗(yàn)臺(tái)架進(jìn)行苧麻莖稈的切割試驗(yàn)，研究往復(fù)式單動(dòng)刀及雙動(dòng)刀切割器不同刀片幾何參數(shù)下，不同切割線速度和苧麻莖稈喂入速度對(duì)切割性能的影響。試驗(yàn)設(shè)計(jì)五個(gè)因素為切割線速度、莖稈喂入速度、刀刃類型、刀片長度和動(dòng)刀組數(shù)；試驗(yàn)確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)為切割功率、切割失敗株數(shù)和綜合評(píng)分值。通過多因素正交試驗(yàn)，獲得兩水平的切割參數(shù)最優(yōu)組合為：采用往復(fù)式雙動(dòng)刀切割器，選用鋸齒刃長刀片（120 mm）。通過二次回歸正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)，獲得最佳速度組合為：切割線速度1.092 0 m/s、莖稈喂入速度0.722 9 m/s。綜合試驗(yàn)結(jié)果，苧麻切割試驗(yàn)理論最佳水平組合為：切割線速度1.092 0 m/s、莖稈喂入速度0.722 9 m/s，采用往復(fù)式雙動(dòng)刀切割器，選用鋸齒刃長刀片（120 mm），此時(shí)單位長度割幅切割功率為318.814 5 W，單位面積切割失敗株數(shù)為6.006 4株。

論文研究結(jié)果為后續(xù)苧麻收割機(jī)切割部件的研制以及切割行走速比的選擇提供了基礎(chǔ)理論數(shù)據(jù)，苧麻收割機(jī)樣機(jī)可采用往復(fù)式雙動(dòng)刀鋸齒刃切割器，傳動(dòng)機(jī)構(gòu)選用合適的速比，收割作業(yè)時(shí)調(diào)整切割線速度和底盤行走速度接近上述研究值，使得收割機(jī)達(dá)到最佳收割效果。

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Bench experiment and analysis on ramie stalk cutting

Shen Cheng, Li Xianwang, Zhang Bin, Tian Kunpeng, Huang Jicheng, Chen Qiaomin※
（Nanjing Research Institute for Agricultural Mechanization Ministry of Agriculture, Nanjing 210014, China）

Abstract:In order to provide optimal theoretical cutting parameters of ramie stalk for ramie harvester, the cutting test of ramie stalk was conducted on the self-designed test bench in this paper.The test studied the influences of different geometrical parameters of blade, cutting speed, and ramie stalk feeding speed of reciprocating single movable blade cutter and double movable blades cutter on the cutting performance.The 4 groups of common blades had 2 blade lengths（81 mm, rice & wheat harvester blade; 120 mm, corn harvester blade）and 2 blade edge types（smooth-edge blade and serrated-edge blade）, and the blade widths of various groups were the same（76 mm, equal to the driving distance of cutter bar on the test bench）.Therefore, 5 factors were designed in the test: cutting speed, stalk feeding speed, blade edge type, blade length, and number of movable blades.Evaluation indices determined in the test were cutting power and number of failed stubbles（not cut off or broken）; the smaller the 2 indices were, the better the performance would be.Besides, a multi-index evaluation model was established in the test and the values of multiple indices were reflected by the comprehensive score.The higher the score was, the better the performance would be.Among the 5 factors, blade edge type, blade length, and number of movable blades were obtained through model selection, and they were fixed at 2 levels.Cutting speed and stalk feeding speed were continuous values and the optimal values could be selected within a scope.Therefore, the optimal parameters of the 3 factors at 2 levels were determined by adopting the method of multi-factor orthogonal tests, and then the optimal parameter combination was obtained through the quadratic regression orthogonal rotation tests taking the other 2 factors i.e.setting cutting speed and stalk feeding speed as experimental factors.In the multi-factor orthogonal tests, the factors with significant influences on cutting power were cutting speed（P＜0.01）, number of movable blades（P＜0.01）and blade length （P＜0.1）according to the significant degree.The combination of the optimal level was double movable blades cutter and short blade（81 mm）under slow cutting speed（1 m/s）.In addition, stalk feeding speed and blade edge type had no significant influence on cutting power.Meanwhile, the factors with significant influences（P＜0.01）on the number of failed stubbles were blade edge type, blade length, cutting speed, and stalk feeding speed according to the significant degree.The combination of the optimal level was serrated-edge blade and long blade（120 mm）under fast cutting speed（1.2 m/s）and slow stalk feeding speed（0.7 m/s）.In addition, the number of movable blades had no significant influence on the number of failed stubbles.Besides, the factors with significant influences on comprehensive score were blade edge type（P＜0.01）, blade length, number of movable blades, cutting speed and stalk feeding speed（P＜0.05 for the latter 4 factors）according to the significant degree.The combination of the optimal level was serrated-edge blade, long blade（120 mm）and reciprocating double movable blades cutter under slow cutting speed（1.0 m/s）and slow stalk feeding speed（0.8 m/s）.Furthermore, according to the combination of optimal score in the orthogonal tests, this paper conducted the quadratic regression orthogonal rotation tests for the 2 continuously adjustable factors i.e.cutting speed and stalk feeding speed, investigated their influences on cutting power, cutting quality and comprehensive score as well as their interaction effect, and established the quadratic regression functions respectively.In terms of the cutting power, when the cutting speed was 0.878 9 m/s and the stalk feeding speed was 0.862 4 m/s, the 1 m-swath cutting power was 281.408 4 W, which was the minimum value.As for the cutting quality, when the cutting speed was 1.161 4 m/s and the stalk feeding speed was 0.711 7 m/s, the number of failed stubbles in 1 m2area was 5.691 1, which was the minimum value.For the comprehensive score, when the cutting speed was 1.092 0 m/s and the stalk feeding speed was 0.722 9 m/s, the score was 86.718 0, which was the highest value.Finally, according to the test results, the optimal parameter combination of ramie cutting test in theory was: cutting speed 1.092 0 m/s, stalk feeding speed 0.722 9 m/s, reciprocating double movable blades, serrated-edge blade, and blade length 120 mm, and under the condition, the 1 m-swath cutting power was 318.814 5 W, the number of failed stubbles in 1 m2area was 6.006 4.In conclusion, the optimal parameter combination of ramie cutting adopted in the experiment is reasonable, and the experimental analysis results can be applied into subsequent related researches.

Keywords:cutting; mechanization; optimization; ramie; stalk; test-bench; experiment; analysis

通信作者：※陳巧敏（1963-），男，浙江嘉興人，研究員，研究方向：農(nóng)業(yè)裝備工程技術(shù)。南京農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所，210014。Email：nnncqm＠163．com

作者簡介：沈成（1989-），男，浙江建德人，助理研究員，研究方向：農(nóng)業(yè)裝備工程技術(shù)。南京農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所，210014。Email：shencheng1989＠cau．edu．cn

基金項(xiàng)目：國家農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系崗位任務(wù)（CARS－19－E22）；國家“十二五”科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2011BAD20B05－4）；中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新工程項(xiàng)目（莖稈作物機(jī)械化收獲團(tuán)隊(duì)）

收稿日期：2015-07-11

修訂日期：2015-11-18

中圖分類號(hào)：S225.5+9

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-6819（2016）-01-0068-09

doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.009